專利名稱：基于離散粒子群算法的v-blast系統(tǒng)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種人工智能技術(shù)在通信技術(shù)領(lǐng)域中的多輸入多輸出，即MIMO技術(shù)中的應(yīng)用，具體地說(shuō)是一種基于離散粒子群算法的垂直分層空時(shí)系統(tǒng)V-BLAST檢測(cè)方法。該方法可以用來(lái)解決無(wú)線通信領(lǐng)域中垂直分層空時(shí)系統(tǒng)的檢測(cè)問(wèn)題，以提高系統(tǒng)性能、降低實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。

背景技術(shù)：
多輸入多輸出技術(shù)，即MIMO技術(shù)，是無(wú)線通信領(lǐng)域的重大突破。該技術(shù)能在不增加帶寬的情況下成倍的提高通信系統(tǒng)的容量和頻譜利用率，是新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)采用的關(guān)鍵技術(shù)之一?？諘r(shí)編碼技術(shù)是MIMO通信系統(tǒng)的主要空時(shí)處理技術(shù)之一，它將信道編碼技術(shù)與天線分集技術(shù)相結(jié)合，大幅度地增加了無(wú)線通信系統(tǒng)的容量，為無(wú)線通信系統(tǒng)帶來(lái)了分集增益和編碼增益，并且改善了傳統(tǒng)單天線系統(tǒng)的帶寬效率，為解決無(wú)線信道的帶寬問(wèn)題提供了新的解決途徑?？諘r(shí)編碼技術(shù)中，分層空時(shí)碼的一種垂直分層空時(shí)系統(tǒng)，即V-BLAST系統(tǒng)，以其高頻帶利用率受到了研究者的廣泛關(guān)注，目前的研究主要集中在提高系統(tǒng)性能、降低實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度以及在寬帶中的應(yīng)用方面。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了很多不同的檢測(cè)方法來(lái)提高V-BLAST系統(tǒng)的檢測(cè)性能，但均存在不同的問(wèn)題，主要是復(fù)雜度較高的問(wèn)題。最大似然檢測(cè)方法作為最優(yōu)檢測(cè)方法，具有最好的檢測(cè)性能，但是其指數(shù)復(fù)雜度也是最高的。
根據(jù)V-BLAST系統(tǒng)的特點(diǎn)，人們給出了許多不同的檢測(cè)方法。美國(guó)Bell實(shí)驗(yàn)室的Golden等人給出了經(jīng)典的Golden檢測(cè)方法，該方法是一種串行干擾抵消方法，首先用迫零算法完成信噪比最大的信號(hào)的檢測(cè)，然后從接收信號(hào)中減去該信號(hào)，再完成對(duì)信噪比次最大信號(hào)的檢測(cè)，如此循環(huán)，直至完成所有信號(hào)的檢測(cè)，但該方法中多次的求逆和排序操作使得其計(jì)算復(fù)雜度很高；挪威Ashish Bhargave等人給出了一種將干擾抵消與最大似然相結(jié)合的檢測(cè)方法，在性能和計(jì)算復(fù)雜度之間取了折衷，但是估計(jì)信道矩陣所需的大量訓(xùn)練序列導(dǎo)致了實(shí)際的傳輸速率的降低。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于為了克服現(xiàn)有方法存在較高的計(jì)算復(fù)雜度和誤碼率的不足，針對(duì)V-BLAST系統(tǒng)的特點(diǎn)，提出了一種基于離散粒子群算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法，與其它經(jīng)典的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法相比能獲得較低的計(jì)算復(fù)雜度和較好的誤碼率性能。
本發(fā)明的技術(shù)方案是基于基本的離散粒子群算法，并結(jié)合克隆選擇算法中的變異算子，提出一種基于離散粒子群算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法，即NDPSO-VBLAST。本發(fā)明的技術(shù)方案具體實(shí)現(xiàn)步驟如下 (1)、初始化粒子群，設(shè)定初始參數(shù)。其中初始化粒子群的條件是粒子群大小為m，隨機(jī)產(chǎn)生各粒子的位置矢量，位置矢量的維數(shù)與發(fā)射天線數(shù)相同，即bi＝[bi1，bi2，…，biM]T，其中i＝1，2，…，m，M是發(fā)射天線數(shù)，符號(hào)T表示矩陣轉(zhuǎn)置；設(shè)置變異概率為pm，進(jìn)化代數(shù)t＝0；設(shè)定終止條件是最大迭代代數(shù)為ga； (2)、計(jì)算粒子的適應(yīng)度，將粒子的當(dāng)前位置置為個(gè)體極值pi，群體中適應(yīng)度最優(yōu)的粒子的位置置為全局極值pg；并判斷算法是否滿足迭代終止條件，若滿足終止條件則算法結(jié)束，不滿足終止條件則轉(zhuǎn)到步驟(3)； (3)、更新粒子位置、執(zhí)行變異操作、更新個(gè)體極值和全局極值、轉(zhuǎn)到上述步驟(2)。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于離散粒子群算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法，所說(shuō)的更新粒子位置、執(zhí)行變異操作、更新個(gè)體極值和全局極值，其方法如下 (1)、更新粒子位置由新的離散粒子群算法的運(yùn)動(dòng)方程更新粒子的位置，由B(t)得到B(t+1)，其中 B(t)＝[b1(t)，b2(t)，…，bm(t)]， bi(t)＝[bi1(t)，bi2(t)，…，biM(t)]T； B(t+1)＝[b1(t+1)，b2(t+1)，…，bm(t+1)]， bi(t+1)＝[bi1(t+1)，bi2(t+1)，…，biM(t+1)]T； (2)、對(duì)B(t+1)進(jìn)行變異操作依據(jù)變異概率pm對(duì)B(t+1)中的各粒子的位置向量進(jìn)行變異操作，即bid(t+1)中的各基因位以概率pm取反，得到B′(t+1)，其中 i＝1，2，…，m；d＝1，2，…，M； (3)、更新個(gè)體極值pi和全局極值pg計(jì)算B(t+1)、B′(t+1)中各粒子的適應(yīng)度，在{bi(t)，bi(t+1)，bi′(t+1)}中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的粒子作為更新后的pi，然后在[p1，p2，…，pm]中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體極值作為更新后的pg。
本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn) 1、本發(fā)明與其它經(jīng)典的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法相比，獲得了非常好的誤碼率性能，所獲得的誤碼率曲線在多種V-BLAST天線結(jié)構(gòu)情況下，都非常接近最大似然檢測(cè)方法的誤碼率曲線，甚至與最大似然檢測(cè)方法的誤碼率曲線完全重合，同時(shí)驗(yàn)證了本發(fā)明的有效性； 2、本發(fā)明復(fù)雜度較低，經(jīng)過(guò)ga次迭代，本發(fā)明總的計(jì)算復(fù)雜度為 與ML方法的指數(shù)復(fù)雜度O(PM)相比，其中P為調(diào)制階數(shù)，M為發(fā)射天線數(shù)，本發(fā)明的計(jì)算復(fù)雜度較低。



圖1是本發(fā)明V-BLAST系統(tǒng)發(fā)射接收示意圖 圖2是本發(fā)明檢測(cè)方法的流程圖 圖3是本發(fā)明NDPSO-VBLAST與其它檢測(cè)方法之間的誤碼率比較4發(fā)4收?qǐng)D 圖4是本發(fā)明NDPSO-VBLAST與其它檢測(cè)方法之間的誤碼率比較4發(fā)8收?qǐng)D 圖5是本發(fā)明NDPSO-VBLAST與其它檢測(cè)方法之間的誤碼率比較8發(fā)8收?qǐng)D 圖6是本發(fā)明NDPSO-VBLAST與其它檢測(cè)方法之間的誤碼率比較8發(fā)12收?qǐng)D
具體實(shí)施例方式 參照?qǐng)D1，它是本發(fā)明V-BLAST系統(tǒng)發(fā)射接收示意圖，而本發(fā)明方法主要用在該系統(tǒng)最后一步檢測(cè)方法中。
參照?qǐng)D2，它是本發(fā)明檢測(cè)方法的流程圖，為了具體說(shuō)明本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，下邊對(duì)該發(fā)明的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明，并用實(shí)際的檢測(cè)分類過(guò)程，把得到的數(shù)據(jù)和結(jié)果繪制在圖3～圖6中。
1、初始化粒子群，設(shè)定初始參數(shù) 參照?qǐng)D1，定義發(fā)射天線數(shù)為M，接收天線數(shù)為N，采用BPSK調(diào)制，傳輸數(shù)據(jù)幀長(zhǎng)為L(zhǎng)的V-BLAST系統(tǒng)。單一信號(hào)流經(jīng)串并轉(zhuǎn)換變成M路子信號(hào)流，經(jīng)符號(hào)調(diào)制后，分別送到相應(yīng)的發(fā)射機(jī)發(fā)送出去。不論發(fā)送天線數(shù)為多少，總發(fā)送功率必須保持不變，且每個(gè)天線的發(fā)送功率相等，為總功率的1/M。接收端用N個(gè)天線接收數(shù)據(jù)。N個(gè)接收天線都是相互獨(dú)立的，并且共信道工作，每個(gè)接收天線均同時(shí)接收來(lái)自M個(gè)發(fā)送天線的信號(hào)。假設(shè)數(shù)據(jù)傳輸為爆發(fā)burst式的，即每發(fā)送L個(gè)符號(hào)為一個(gè)數(shù)據(jù)爆發(fā)。同時(shí)，為了使問(wèn)題簡(jiǎn)單化，我們還假設(shè)發(fā)射天線之間、接收天線之間均完全不相關(guān)，且發(fā)送的數(shù)據(jù)也是相互獨(dú)立的。V-BLAST系統(tǒng)一般要求接收天線數(shù)不少于發(fā)射天線數(shù)。
定義粒子的適應(yīng)度函數(shù)如下 f(b)＝‖r-Hb‖2(1) 若b為發(fā)送信號(hào)矩陣的第i列，i＝1，2，…L，則r為接收信號(hào)矩陣(N×L)的第i列，H為信道轉(zhuǎn)移矩陣(N×M)。
設(shè)粒子群大小為m，隨機(jī)產(chǎn)生各粒子的位置矢量，位置矢量的維數(shù)與發(fā)射天線數(shù)相同，即bi＝[bi1，bi2，…，biM]T，i＝1，2，…，m。設(shè)置變異概率為pm，進(jìn)化代數(shù)t＝0。并設(shè)定最大迭代次數(shù)ga為終止條件。
2、計(jì)算粒子的適應(yīng)度 根據(jù)式(1)計(jì)算粒子的適應(yīng)度，將粒子的當(dāng)前位置置為個(gè)體極值pi，初始群體中適應(yīng)度最優(yōu)的粒子的位置置為全局極值pg。
判斷算法是否滿足迭代終止條件，即迭代次數(shù)是否達(dá)到設(shè)定的最大迭代代數(shù)ga。
3、更新粒子位置、執(zhí)行變異操作、更新個(gè)體極值和全局極值 更新粒子位置按照新的離散粒子群算法的運(yùn)動(dòng)方程更新粒子的位置，新的運(yùn)動(dòng)方程為 vi(t+1)＝-c1xi(t)+c2pi(t)+c3pg(t)(2) 其中，ρik(t)∈[-1，+1]，是隨機(jī)產(chǎn)生的；i＝1，2，…，m；k＝1，2，…，d；t為迭代次數(shù)；這里速度矢量作為判別閾值矢量，由上一代的xi(t)，pi(t)，pg(t)決定；c1+c2+c3＝1，確保閾值vik(t+1)∈[-1，+1]，xik(t+1)是由vik(t+1)決定的一個(gè)概率選擇閾值，vik(t+1)的大小決定了xik(t+1)趨向于判決選擇為+1還是-1。參數(shù)c1為惰性系數(shù)，表示相信自己的程度，c2為社會(huì)學(xué)習(xí)系數(shù)，表示相信經(jīng)驗(yàn)的程度，c3為認(rèn)知系數(shù)，表示相信周圍個(gè)體的程度。
通過(guò)新的運(yùn)動(dòng)方程，由B(t)得到B(t+1)， B(t)＝[b1(t)，b2(t)，…，bm(t)]，bi(t)＝[bi1(t)，bi2(t)，…，biM(t)]T； B(t+1)＝[b1(t+1)，b2(t+1)，…，bm(t+1)]，bi(t+1)＝[bi1(t+1)，bi2(t+1)，…，biM(t+1)]T。
對(duì)B(t+1)進(jìn)行變異操作依變異概率pm對(duì)B(t+1)中的各粒子的位置向量進(jìn)行變異操作，即對(duì)bid(t+1)中的各基因位以概率pm取反，得到B′(T+1)，其中i＝1，2，…，m；d＝1，2，…，M。
更新個(gè)體極值pi和全局極值pg計(jì)算B(t+1)、B′(t+1)中各粒子的適應(yīng)度，在{bi(t)，bi(t+1)，bi′(t+1)}中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的粒子作為更新后的pi，然后在[p1，p2，…，pm]中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體極值作為更新后的pg。
之后判斷算法是否滿足終止條件，若滿足，則算法結(jié)束；若不滿足，令t＝t+1，繼續(xù)執(zhí)行上述操作，更新粒子位置。
本發(fā)明將用在V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)中，其性能可通過(guò)如下四個(gè)計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)給出。
為了驗(yàn)證NDPSO-VBLAST方法的優(yōu)越性，我們將其與基于ML方法、基于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、基于最小均方誤差準(zhǔn)則的排序干擾抵消方法和Golden方法等經(jīng)典的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法在平坦的準(zhǔn)靜止瑞利衰落信道環(huán)境下的性能做出比較。調(diào)制方式均為BPSK，幀長(zhǎng)50，發(fā)送幀數(shù)為1000。考慮到ML方法的復(fù)雜度問(wèn)題，這里均進(jìn)行了10次仿真并取平均值。分別對(duì)4×4、4×8、8×8和8×12的V-BLAST系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真中標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、本發(fā)明方法均以最大迭代次數(shù)ga為終止條件。這里把“基于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法”簡(jiǎn)稱為“GA-VBLAST”，把“基于最小均方誤差準(zhǔn)則的排序干擾抵消方法”簡(jiǎn)稱為“MMSE-OSIC”。
實(shí)驗(yàn)1.4發(fā)4收的V-BLAST系統(tǒng) 這里分別嘗試迭代10代和20代的兩種情況。遺傳算法的種群規(guī)模為20，選擇概率為0.4，交換概率為0.6，變異概率為pm＝1/M(M為發(fā)射天線數(shù)目)；NDPSO-VBLAST的粒子群大小為m＝10，變異概率pm＝1/M，c1＝0.1，c3＝0.9×(ga-t)/ga，其中t為當(dāng)前迭代次數(shù)，c2＝0.9-c3。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。
從圖3中可以看出，作為最優(yōu)檢測(cè)方法，ML獲得了最好的誤碼率性能，但是其指數(shù)復(fù)雜度也是最高的；NDPSO-VBLAST在迭代10代的情況下誤碼率曲線非常接近ML方法的誤碼率曲線，在迭代20代的情況下兩種檢測(cè)方法的誤碼率曲線幾乎完全重合了；相比其它常用檢測(cè)方法，NDPSO-VBLAST的誤碼率要低的多，在信噪比SNR為10dB的時(shí)候，誤碼率達(dá)到10-3；在SNR為6dB的時(shí)候誤碼率即達(dá)到10-2。同時(shí)GA-VBLAST在迭代相同的代數(shù)的情況下不能獲得良好的誤碼率性能，主要原因是迭代代數(shù)較少且遺傳算法種群多樣性不好，易于不成熟收斂，存在算法機(jī)理上的不足和缺陷。
實(shí)驗(yàn)2.4發(fā)8收的V-BLAST系統(tǒng) 最大迭代代數(shù)ga＝20，NDPSO-VBLAST、GA-VBLAST參數(shù)設(shè)置與4發(fā)4收V-BLAST系統(tǒng)一致。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。
從圖4中可以看出，在迭代20代的情況下，NDPSO-VBLAST在4發(fā)8收，即接收天線數(shù)目大于發(fā)射天線數(shù)目的V-BLAST系統(tǒng)中，可以獲得比4發(fā)4收系統(tǒng)還要好的性能，與ML方法誤碼率曲線相比幾乎完全逼近，而且在SNR為8dB的時(shí)候，NDPSO-VBLAST的誤碼率可以達(dá)到10-5，比4發(fā)4收系統(tǒng)中的10-3有很好的改善，這說(shuō)明接收天線數(shù)目越多，系統(tǒng)的性能越好。
實(shí)驗(yàn)3.8發(fā)8收的V-BLAST系統(tǒng) 因?yàn)榘l(fā)射天線數(shù)目的增加，將導(dǎo)致解空間維數(shù)的增加，所以這里相應(yīng)的增大迭代代數(shù)為ga＝50，并將變異概率設(shè)為pm＝3/M，分別考察粒子群規(guī)模m＝10和m＝15的兩種情況，其余NDPSO-VBLAST、GA-VBLAST參數(shù)保持不變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。
從圖5中我們可以看出，在8×8系統(tǒng)中，在迭代50代、粒子群規(guī)模為10的情況下參看圖5(a)，本發(fā)明的誤碼率曲線在信噪比較高，如SNR≥8dB時(shí)，離ML方法的誤碼率曲線還有一定的距離，但是增大粒子群規(guī)模為m＝15后，參看圖5(b)，上述兩方法的誤碼率曲線的逼近就非常理想了，即NDPSO-VBLAST檢測(cè)方法和ML檢測(cè)方法的誤碼率曲線基本重合。
實(shí)驗(yàn)4.8發(fā)12收的V-BLAST系統(tǒng) NDPSO-VBLAST、GA-VBLAST的參數(shù)與實(shí)驗(yàn)3一致，在迭代50代的條件下，分別考察粒子群規(guī)模m為10和15的兩種情況，得到圖6所示結(jié)果。
從圖6中可以看到在增加了粒子群規(guī)模后，NDPSO-VBLAST的誤碼率曲線基本和ML方法的誤碼率曲線重合，驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)3的相關(guān)結(jié)論。同時(shí)，我們還驗(yàn)證了在相同發(fā)射天線數(shù)目的情況下，接收天線數(shù)目越多，系統(tǒng)性能越好的結(jié)論。在相同的仿真參數(shù)條件下，圖6(a)在SNR為8dB時(shí)，NDPSO-VBLAST的誤碼率略低于10-5，比圖5(a)的略高于10-3有很大的改善；圖6(b)在SNR為8dB時(shí)，NDPSO-VBLAST的誤碼率為10-5，比圖5(b)的10-3同樣獲得了將近兩個(gè)數(shù)量級(jí)的誤碼率改善。
權(quán)利要求
1.基于離散粒子群算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下
(1)、初始化粒子群，設(shè)定初始參數(shù)；其中初始化粒子群的條件是粒子群大小為m，隨機(jī)產(chǎn)生各粒子的位置矢量，位置矢量的維數(shù)與發(fā)射天線數(shù)相同，即bi＝[bi1，bi2，…，biM]T，其中i＝1，2，…，m，M是發(fā)射天線數(shù)，符號(hào)T表示矩陣轉(zhuǎn)置；設(shè)置變異概率為pm，進(jìn)化代數(shù)t＝0；設(shè)定終止條件是最大迭代代數(shù)為ga；
(2)、計(jì)算粒子的適應(yīng)度，將粒子的當(dāng)前位置置為個(gè)體極值pi，群體中適應(yīng)度最優(yōu)的粒子的位置置為全局極值pg；并判斷算法是否滿足迭代終止條件，若滿足終止條件則算法結(jié)束，不滿足終止條件則轉(zhuǎn)到步驟(3)；
(3)、更新粒子位置、執(zhí)行變異操作、更新個(gè)體極值和全局極值、轉(zhuǎn)到上述步驟(2)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于離散粒子群算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法，所說(shuō)的更新粒子位置、執(zhí)行變異操作、更新個(gè)體極值和全局極值，其方法如下
(1)、更新粒子位置由新的離散粒子群算法的運(yùn)動(dòng)方程更新粒子的位置，由B(t)得到B(t+1)，其中
B(t)＝[b1(t)，b2(t)，…，bm(t)]， bi(t)＝[bi1(t)，bi2(t)，…，biM(t)]T；
B(t+1)＝[b1(t+1)，b2(t+1)，…，bm(t+1)]， bi(t+1)＝[bi1(t+1)，bi2(t+1)，…，biM(t+1)]T；
(2)、對(duì)B(t+1)進(jìn)行變異操作依據(jù)變異概率pm對(duì)B(t+1)中的各粒子的位置向量進(jìn)行變異操作，即bid(t+1)中的各基因位以概率pm取反，得到B′(t+1)，其中
i＝1，2，…，m；d＝1，2，…，M；
(3)、更新個(gè)體極值pi和全局極值pg計(jì)算B(t+1)、B′(t+1)中各粒子的適應(yīng)度，在{bi(t)，bi(t+1)，bi′(t+1)}中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的粒子作為更新后的pi，然后在[p1，p2，…，pm]中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體極值作為更新后的pg。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于離散粒子群算法的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)方法，它涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的是為了克服現(xiàn)有方法存在較高的計(jì)算復(fù)雜度和誤碼率的不足，采用本發(fā)明方法可以得到較好的誤碼率性能并降低實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。該方法的實(shí)現(xiàn)步驟為1.初始化粒子群，粒子群大小為m，隨機(jī)產(chǎn)生各粒子的位置矢量，位置矢量的維數(shù)與發(fā)射天線數(shù)相同。設(shè)置變異概率為pm，進(jìn)化代數(shù)t＝0；設(shè)定算法終止條件是最大迭代代數(shù)為ga；2.計(jì)算粒子的適應(yīng)度，并判斷是否滿足迭代終止條件，若滿足終止條件則算法結(jié)束，不滿足終止條件則轉(zhuǎn)到步驟3；3.更新粒子位置、執(zhí)行變異操作、更新個(gè)體極值和全局極值、轉(zhuǎn)到步驟2。本發(fā)明可用來(lái)解決無(wú)線通信領(lǐng)域中垂直分層空時(shí)系統(tǒng)的檢測(cè)問(wèn)題。
文檔編號(hào)H04L1/02GK101159517SQ20071001900
公開(kāi)日2008年4月9日 申請(qǐng)日期2007年11月6日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月6日
發(fā)明者焦李成, 公茂果, 彪 侯, 爽 王, 芳 劉, 帆 劉, 朱明明 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)